TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #569 · 25.09

Недавно в сеть слили утекшие материалы GTA 6: видео с игровым процессом (сырым и с сырой графикой, конечно). Пишут, что вроде как это результат одного из взломов Rockstar со стороны хакеров. Как, вероятно, думал хакер: игру все ждут, а проклятая студия скрывает подробности разработки. Покажу всем фанатам, чтобы они хоть какую-то инфу получили! Что получилось на деле: студия, вероятно, вынуждена будет переделывать некоторые куски, которые уже слиты, чтобы оставить в сюжете и механиках интригу. К тому же, дополнительные ресурсы сейчас ещё и уйдут на усиление внутренней безопасности, поиск кротов и так далее. Атмосфера в командах разработки из-за этого тоже ухудшится. Срок выхода игры отодвинется. Неизвестно, надолго ли, но точно это на срок повлияет. Фанатам игры, которые её ждут, станет хуже. Впрочем, всегда есть вероятность, что хакер просто ненавидит корпорации, на игру ему плевать, он просто хотел сделать плохо Rockstar. Кстати, если бы, грубо говоря, фанаты договорились не смотреть видео и не пересылать его друг другу, ущерб студии был бы куда меньше, и игра вышла бы скорее. Эта идея в несколько другой форме была в самой первой серии первого сезона Black Mirror (да, про свинью). #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025 г., 18:50

✔️Ling-1T - новая модель от inclusionAI с 1 триллионом параметров Модель на 1 трлн, из них ≈ 50 млрд активны на токен (MoE-архитектура). Она обучена на 20 трлн+ токенов, специально отобранных для задач логического мышления и рассуждений. Контекст: 128 000 токенов. Построена на базе Evo-CoT (Evolutionary Chain of Thought) и Linguistics-Unit RL - нового метода обучения для масштабируемых рассуждений. При помощи Evo-CoT модель постепенно улучшает баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. То есть с каждым шагом она пытается делать рассуждения «глубже», но не слишком дорого по ресурсам. Моделька демонстрирует сильные результаты в задачах кода, математики, логики и фронтенд-генерации. В архитектуре задействованы Mixture-of-Experts (1/32 активация), MTP слои и маршрутизация экспертов. Ling-1T показывает, что огромные модели можно сделать не только мощными, но и экономичными. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T @ai_machinelearning_big_data #Ling1T#AI#ML#OpenSource#Reasoning#TrillionScale#FP8